Análise de chamados de atendimento ao cliente
A equipe de atendimento ao cliente recebe chamados por vários canais, como e-mail, bate-papo e redes sociais. A empresa deseja extrair automaticamente as principais entidades para classificar e priorizar os chamados de forma adequada. Seu trabalho é criar um prompt com poucos exemplos que a ajude a alcançar esse objetivo.
Você tem três exemplos de chamados (ticket_1, ticket_2 e ticket_3) e suas entidades correspondentes (entities_1, entities_2 e entities_3) para informar ao modelo o que procurar e como exibi-lo. Você quer que o modelo extraia entidades da nova string ticket_4.
O pacote OpenAI, a string ticket_4 e a função get_response() foram pré-carregados para você, bem como as variáveis “ticket” (chamado) e “entity” (entidade) mencionadas anteriormente.
Este exercício faz parte do curso
Engenharia de prompts com a API OpenAI
Instruções de exercício
- Crie um prompt com poucos exemplos (few shot) que use três chamados e as entidades correspondentes a fim de extrair entidades do novo chamado
ticket_4.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
client = OpenAI(api_key="")
# Craft a few-shot prompt to get the ticket's entities
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print("Ticket: \n", ticket_4)
print("Entities: \n", response)